論文の概要: Relying on the Unreliable: The Impact of Language Models' Reluctance to Express Uncertainty

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.06730v2
• Date: Tue, 9 Jul 2024 23:53:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-11 21:59:38.336882
• Title: Relying on the Unreliable: The Impact of Language Models' Reluctance to Express Uncertainty
• Title（参考訳）: 信頼できないこと:言語モデルが不確実性表現に与える影響
• Authors: Kaitlyn Zhou, Jena D. Hwang, Xiang Ren, Maarten Sap,
• Abstract要約: 提案手法は, 自然言語による応答の信頼度と, LMによる不確実性に応答して下流ユーザーがどのように振る舞うかを考察する。 誤応答を生じた場合でも,LMは疑問に答える際の不確実性を表現することに消極的であることがわかった。 我々は、人間の実験によって、LM過信のリスクを検証し、ユーザがLM世代に大きく依存していることを示します。 最後に、トレーニング後のアライメントに使用する嗜好アノテートデータセットを調査し、不確実性のあるテキストに対して人間がバイアスを受けていることを確認する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.336235704123915
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As natural language becomes the default interface for human-AI interaction, there is a need for LMs to appropriately communicate uncertainties in downstream applications. In this work, we investigate how LMs incorporate confidence in responses via natural language and how downstream users behave in response to LM-articulated uncertainties. We examine publicly deployed models and find that LMs are reluctant to express uncertainties when answering questions even when they produce incorrect responses. LMs can be explicitly prompted to express confidences, but tend to be overconfident, resulting in high error rates (an average of 47%) among confident responses. We test the risks of LM overconfidence by conducting human experiments and show that users rely heavily on LM generations, whether or not they are marked by certainty. Lastly, we investigate the preference-annotated datasets used in post training alignment and find that humans are biased against texts with uncertainty. Our work highlights new safety harms facing human-LM interactions and proposes design recommendations and mitigating strategies moving forward.
• Abstract（参考訳）: 自然言語が人間-AIインタラクションのデフォルトインターフェースになるにつれて、下流アプリケーションで不確実性を適切に伝達するためのLMが必要である。 本研究では,LMが自然言語による応答の信頼度をどのように取り入れているか,および,LMによる不確実性に応答して下流ユーザがどのように振る舞うかを検討する。 一般に展開されたモデルについて検討し,不適切な応答を発生しても疑問に答える場合,LMは不確実性を表現することに消極的であることを示す。 LMは明示的に信頼を表現するよう促すことができるが、自信過剰な傾向があり、自信のある反応の中で高いエラー率(平均47%)をもたらす。 我々は、人間の実験を行うことで、LM過信のリスクを検証し、ユーザが確実にマークされているかどうかに関わらず、LM世代に大きく依存していることを示します。 最後に、トレーニング後のアライメントに使用する嗜好アノテートデータセットを調査し、不確実性のあるテキストに対して人間がバイアスを受けていることを確認する。 我々の研究は、人間とLMの相互作用に直面する新たな安全性の害を強調し、今後の設計勧告と緩和戦略を提案する。

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